Bird Distribution Modelling using Remote Sensing and Citizen Science data

要約

タイトル：「リモートセンシングとシチズンサイエンスデータを利用した鳥の分布モデリング」

要約：
– 気候変動は多くの種の地理的範囲と存在数を変え、生物多様性の喪失の主要な原因である。
– しかしその分布については、伝統的な現地調査に必要な労力と専門知識の不足から知識ギャップが残っている。
– コンピュータビジョンを活用したアプローチを提案し、リモートセンシングデータとシチズンサイエンスデータを結合して種の分布モデリングを改善する。
– 米国の鳥の種を衛星画像から予測した種遭遇率でマッピングするための新しいタスクとデータセットを導入する。
– 基礎モデルを併せて、我々の方法は生態系特性の大規模なモデリングを可能にする。

要約(オリジナル)

Climate change is a major driver of biodiversity loss, changing the geographic range and abundance of many species. However, there remain significant knowledge gaps about the distribution of species, due principally to the amount of effort and expertise required for traditional field monitoring. We propose an approach leveraging computer vision to improve species distribution modelling, combining the wide availability of remote sensing data with sparse on-ground citizen science data. We introduce a novel task and dataset for mapping US bird species to their habitats by predicting species encounter rates from satellite images, along with baseline models which demonstrate the power of our approach. Our methods open up possibilities for scalably modelling ecosystems properties worldwide.

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arxiv.jp, OpenAI